Uporaba sigmoidnega preganjanja v Deepseek-V3 ponuja več ključnih prednosti, zlasti v okviru modelov mešanic eksperit (MOE). Tu so podrobne prednosti:
1. Rezerviranje usmerjevalnikov: Za razliko od tradicionalnega Softmax Gating, ki normalizira rezultate pri vseh strokovnjakih, Sigmoid Gating omogoča, da se oceni vsakega strokovnjaka izračuna neodvisno. To loči rezultate usmerjevalnika, kar pomeni, da aktiviranje enega strokovnjaka ne vpliva neposredno na aktivacijo drugih. To lahko privede do bolj prilagodljivih in niansiranih odločitev o usmerjanju, saj ocene vsakega strokovnjaka ne omejujejo rezultatov drugih [5].
2. Izogibanje prekomernemu zaupanju: Softmax Gating lahko včasih privede do prekomerne samozavesti pri odločitvah o usmerjanju, kjer je izbran en sam strokovnjak z zelo veliko verjetnostjo, kar lahko ignorira druge ustrezne strokovnjake. Sigmoid Gating to ublaži tako, da omogoča aktiviranje več strokovnjakov z velikimi verjetnostmi, kar spodbuja bolj uravnoteženo uporabo strokovnjakov po modelu [5].
3. Ohranjanje strokovnih prispevkov: Z uporabo Sigmoid Gating se prispevek vsakega strokovnjaka ohrani učinkoviteje. Vrednosti, ki se pomnožijo s strokovnimi rezultati, izhajajo iz prvotnih rezultatov afinitete brez normalizacije. To zagotavlja, da se ohranja celovitost prispevka vsakega strokovnjaka, tudi ko se aktivira več strokovnjakov [3].
4. Prilagodljivost pri usmerjanju: Sigmoid Gating zagotavlja večjo prilagodljivost pri odločitvah o usmerjanju, saj ne uveljavlja stroge normalizacije pri vseh strokovnjakih. Ta prilagodljivost je lahko še posebej koristna v scenarijih, kjer je več strokovnjakov enako pomembno za obdelavo danega vhodnega žetona, kar omogoča modelu, da učinkoviteje izkorišča raznolike vire znanja [5].
5. Zmanjšano tveganje za propad usmerjanja: Propadanje usmerjanja se pojavi, ko model dosledno daje prednost majhni podskupini strokovnjakov, ki se učinkovito vrne na gost model. Sigmoidno gatiranje v kombinaciji z drugimi strategijami uravnoteženja obremenitve, kot so dinamični izrazi pristranskosti, pomaga to preprečiti s spodbujanjem bolj uravnotežene porazdelitve žetonov med strokovnjaki, ne da bi neposredno kaznovali neravnovesje s pomožnimi izgubami [3].
Na splošno uporaba Sigmoid Gating v Deepseek-V3 povečuje sposobnost modela, da učinkovito upravlja s strokovnostjo specializacijo in izmenjavo znanja, kar prispeva k njegovi močni uspešnosti in računski učinkovitosti.
Navedbe:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explained-2-deepseekmoe-106cffcccc56c1
[3] https://machinelearnAtscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[4] https://www.linkedin.com/posts/niccolo-gentile-phd-02208160_there-is-razumevalno-quite-a-lot-Of-Activity-72895142666949376-Q1OB
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/undermarating-deepseek-v3
[6] https://metr.org/blog/2025-02-14 Measuring-automated-kernel-engineering/
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437V1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what-are-the----of-using-a-sigmoid-function